很多朋友对于人工智能 科普 ppt和人工智能科普ppt不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 自学人工智能可行吗？
2. 机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
3. 人工智能为什么越来越看不懂了？
4. 作为新时代的青年应如何奉献人工智能

自学人工智能可行吗？

自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。

一、人工智能

书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）

不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。

视频：

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/

ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。

二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）

视频：

机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。

（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）

对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解

TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

TomMitchell的AnothercourseonML

书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）

ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！

三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）

DL基础方面的准备工作：

Google上的greatintroductoryDLcources

SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks

书籍：

DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）

介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。

NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）

（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）

新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。

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机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？

1、数据科学(DS)

简单定义为：数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

这些技能通常用德鲁·康威（DrewConway）创造的维恩图（或它的变体）来表示：

三个圆圈分别代表三个不同的领域：编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）；数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。

这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。

数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。

什么是“有用的知识”？就是可以具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。

数据科学也可以定义为：研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。

1950年，艾伦·图灵（AlanTuring）提出了这个问题，他甚至发明了一个著名的测试，来评估机器给出的答案是否与人类的答案相似。从那以后，对人工智能的幻想就开始了，重点在于模仿人类行为。

你做过那个测试吗？

人工智能不是《银翼杀手》中的复制人，也不是《太空堡垒卡拉狄加》中的赛昂人。我们可以把人工智能定义为任何具有某种智能行为的机器或软件。

什么是智能行为?

问得好！这就是有分歧的地方。随着机器不断被开发出新功能，以前被认为是智能的任务也从人工智能环境中剥离了出来。

我们可将人工智能定义为能够从其环境中正确解释数据、从中学习，并在不断变化的环境中使用所获得的知识来执行特定任务的机器或软件。

例如：一辆会自行停车的汽车不是智能汽车；它只是按照常规测量距离和移动。我们认为能够自动驾驶的汽车就是智能的，因为它能够根据周边发生的事件(在完全不确定的环境中)做出决定。

人工智能领域包括几个分支，它们目前正处于鼎盛时期。将其可视化后就能准确地知道我们在说什么：

机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。

机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。

传统的机器学习主要有两种类型：

·监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。

·无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。

传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：

·集成方法：基本上是几种算法联合使用，将它们的结果结合起来以获取更好的结果。尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名，但最常见的例子还是随机森林。

·强化学习：机器通过反复试误来学习，这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar（在《星际争霸2》中实力碾压人类）。

·深度学习：皇冠上的宝石……

深度学习是机器学习中的一个子领域。

它基于人工神经网络的应用。人工神经网络是一个计算模型，具有分层结构，由相互连接的节点共同工作而形成。这个名字的灵感来自(或试图模仿)大脑的生物神经网络。

虽然神经网络已经被研究和使用多年，但该领域的进展一直很缓慢；主要是限于计算能力不足。尽管深度学习近些年来取得蓬勃发展，这多少要归功于神经网络训练采用了CPU，但其开始不过才十年。

人们普遍认为：任何机器学习问题，无论多么复杂，都可以通过神经网络解决，只要把它做得足够大就行了。如今，深度学习的发展带动了人工智能其他领域的发展；无论是更传统的领域(改善获得的结果)，还是最流行的领域：自然语言处理、人工视觉、语音识别、逼真多媒体内容的生成等。

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人工智能为什么越来越看不懂了？

人工智能未来十年之内将会普及到千家万户，具体请看看手机啥时候普及的，电脑又是怎样以迅雷不及掩耳之势普及到千家万户，更不要说网络的普及了。华为的5G机器人能唱歌跳舞，能灵活做各种事，能聊天等等。站在人工智能的风口上，将会飞起更多的庞然大物。

手机刚开始时，我们觉得可望而不可及，那是有钱人的标配，能有大哥大那是多么土豪啊。

电脑刚开始吓死人哪，有人说未来的文盲就是不会操作电脑，说要淘汰不会用电脑的人。

网络刚开始，有钱人说什么网上冲浪，我都不知道咋冲浪，好着急自己落后，不知道怎么面对。

结果呢，大家都亲身经历了，也知道结果了。

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。

人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。

从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能(HumanisticAI)，即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。

作为新时代的青年应如何奉献人工智能

未来已来。世界正在迈入人工智能时代。人工智能既是发展机遇，又是现实挑战。把握机遇，处理好人工智能所引发的法律、道德伦理、安全、就业和社会治理等问题，刻不容缓！青年作为人工智能时代的探索者、研发者、运用者、受益者、管理者，是构建人类命运共同体的生力军。青年人有责任、有义务、有能力保障人工智能在健康、稳定、有序、可持续的轨道上运行。置身这一伟大时代，我们热切地向全球青年发出如下倡议：

一、尊重科学发展和技术创新规律，共同创造和维护“可信赖”“负责任”的人工智能产品和产业。全力使人工智能发展符合人类诚信、仁爱、自律、包容等基本道德伦理准则。

二、秉承科学精神，坚持合作、共赢、创新、互鉴原则，共同开创繁荣、有序、发达的人工智能时代。积极推动人工智能惠及人类的公平、正义、和平与安全。

三、坚持构建人类命运共同体的基本共识，创建开放协作、责任共担、风险共治的人工智能全球协作机制，抑制以邻为壑的思维和行为。共建人与自然、人与社会以及人与人之间和谐相处的世界，并愿意为此付出切实努力。

青年是世界的未来，青年强则世界强，青年兴则全球兴。人工智能时代，青年人应责无旁贷地担当起建设和捍卫人类命运共同体的历史使命！

关于人工智能 科普 ppt，人工智能科普ppt的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。